CN115107761A - 一种车辆爆胎的智能控制方法及相关装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种车辆爆胎的智能控制方法及相关装置，可以应用于智能驾驶车辆的智能驾驶域控制器，具体的，在响应于第一传感器的爆胎信号时，获取智能驾驶车辆的车辆环境信息，并基于预设的稳态控制模型，利用获取到的爆胎信号及车辆环境信息，对智能驾驶车辆的行驶状态进行稳态分析，从而将生成的车辆控制指令发送至智能驾驶车辆中的各个执行模块，控制智能驾驶车辆的行驶轨迹对其所处道路环境中的障碍物体进行避让。基于上述方式，本申请实施例对发生爆胎的智能驾驶车辆进行了有效的智能控制，使得智能驾驶车辆能够基于指令控制的行驶轨迹，对道路环境中的障碍物体进行及时避让，从而有效提升了智能驾驶车辆的安全性以及稳定性。

Description

一种车辆爆胎的智能控制方法及相关装置

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆爆胎的智能控制方法及相关装置。

背景技术

现有的智能驾驶车辆在发生爆胎的这一突发情况下，通常仅通过悬挂、制动等方式对车辆本身进行减速控制，当路面上存在其他道路参与者或障碍物体时，上述方式容易产生严重的安全事故。

例如，当发生爆胎的智能驾驶车辆与前方车辆的车距较近时，可能会因处于智能驾驶状态下的爆胎车辆的底盘制动不及时，而导致爆胎车辆与前方车辆发生碰撞。

又例如，当发生爆胎的智能驾驶车辆在当前车道中进行减速制动时，可能会因后方车辆未能及时的对该爆胎车辆进行减速避让，而导致爆胎车辆与后方车辆发生碰撞。

发明内容

本申请实施例提供一种车辆爆胎的智能控制方法及相关装置，用于提升智能驾驶车辆的安全性。

第一方面，本申请实施例提供一种车辆爆胎的智能控制方法，应用于智能驾驶车辆的智能驾驶域控制器，包括：

响应于第一传感器的爆胎信号，获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，其中，所述爆胎信号包括：所述智能驾驶车辆中，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置；

基于预设的稳态控制模型，对所述爆胎信号及所述车辆环境信息进行稳态分析，并基于分析结果，生成相应的车辆控制指令；

将所述车辆控制指令发送至所述智能驾驶车辆中的各个执行模块，以使所述各个执行模块控制所述智能驾驶车辆的行驶轨迹，对所述智能驾驶车辆所处道路环境中的障碍物体进行避让。

第二方面，本申请实施例提供一种车辆爆胎的智能控制装置，包括：

感知模块，用于响应于第一传感器的爆胎信号，获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，其中，所述爆胎信号包括：所述智能驾驶车辆中，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置；

分析模块，用于基于预设的稳态控制模型，对所述爆胎信号及所述车辆环境信息进行稳态分析，并基于分析结果，生成相应的车辆控制指令；

传递模块，用于将所述车辆控制指令发送至所述智能驾驶车辆中的各个执行模块，以使所述各个执行模块控制所述智能驾驶车辆的行驶轨迹，对所述智能驾驶车辆所处道路环境中的障碍物体进行避让。

在一种可选的实施例中，所述响应于第一传感器的爆胎信号，所述感知模块具体用于：

响应于胎压传感器的胎压信号，在确定所述胎压信号的轮胎压力小于预设的胎压阈值时，将所述胎压信号指示的，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置，作为智能驾驶车辆的爆胎信号；

和/或，

响应于声音传感器的声压信号，在确定所述声压信号的信号音量大于预设的音量阈值时，将所述声压信号指示的，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置，作为智能驾驶车辆的爆胎信号。

在一种可选的实施例中，所述获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，所述感知模块具体用于：

通过第二传感器，获取所述智能驾驶车辆所处道路环境中，至少一个障碍物体各自与所述智能驾驶车辆间的相对距离，并将获得的各个相对距离，作为所述智能驾驶车辆的车辆环境信息；

和/或，

通过第二传感器，获取所述智能驾驶车辆所处道路环境中，至少一个障碍物体各自与所述智能驾驶车辆间的相对速度，并将获得的各个相对速度，作为所述智能驾驶车辆的车辆环境信息。

在一种可选的实施例中，所述获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，所述感知模块具体用于：

通过第三传感器，获取所述智能驾驶车辆中，至少一个乘车乘员各自在所述智能驾驶车辆中的乘车位置，并将获得的各个乘车位置，作为所述智能驾驶车辆的车辆环境信息。

在一种可选的实施例中，所述基于预设的稳态控制模型，对所述爆胎信号及所述车辆环境信息进行稳态分析，所述分析模块具体用于：

基于预设的稳态控制模型，采用获得的所述爆胎信号及所述车辆环境信息，对所述智能控制车辆的行驶状态进行分析，获得针对所述智能控制车辆的车辆控制区域；

基于预设的控制规则，在所述车辆控制区域中，对所述智能驾驶车辆的行驶轨迹进行分析，获得针对所述智能控制车辆的车辆控制轨迹。

在一种可选的实施例中，所述智能驾驶车辆中的各个执行模块，包括以下任意一种或组合：

制动模块；

驱动模块；

转向模块；

悬挂模块；

警示模块，其中，所述警示模块用于向所述智能驾驶车辆所处的道路环境发送警示信号。

在一种可选的实施例中，所述将所述车辆控制指令发送至所述智能驾驶车辆中的各个执行模块后，所述传递模块还用于：

获取所述智能驾驶车辆的实时坐标及所述智能驾驶车辆的实时状态；

将所述智能驾驶车辆的实时坐标，以及所述智能驾驶车辆的实时状态发送至预设的管理服务器，以使所述管理服务器基于所述实时坐标及所述实时状态，生成针对所述智能驾驶车辆的车辆告警。

第三方面，提供一种智能驾驶域控制器，所述智能驾驶域控制器包括：

存储器，用于存储计算机指令。

处理器，用于读取计算机指令，并在所述智能驾驶域控制器运行时，执行如第一方面所述的车辆爆胎的智能控制方法。

第四方面，提供一种智能驾驶车辆，所述智能驾驶车辆包括智能驾驶域控制器，所述智能驾驶域控制器运行时，执行如第一方面所述的车辆爆胎的智能控制方法。

第五方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如第一方面所述的方法。

本申请实施例提供一种车辆爆胎的智能控制方法，该方法可以应用于智能驾驶车辆的智能驾驶域控制器，在响应于第一传感器的爆胎信号时，获取智能驾驶车辆的车辆环境信息，并基于预设的稳态控制模型，利用获取到的爆胎信号及车辆环境信息，对智能驾驶车辆的行驶状态进行稳态分析，并生成与之相应的车辆控制指令，进一步的，智能驾驶域控制器将车辆控制指令发送至智能驾驶车辆中的各个执行模块，以使各个执行模块控制智能驾驶车辆的行驶轨迹，并对其所处道路环境中的障碍物体进行避让。

基于上述方式，本申请实施例对发生爆胎的智能驾驶车辆进行了有效的智能控制，使得智能驾驶车辆在发生爆胎至车辆停止的这一高危时间段内，能够基于控制的行驶轨迹，对道路环境中的障碍物体进行及时避让，从而有效提升了智能驾驶车辆的安全性以及稳定性。

附图说明

图1为本申请实施例提供一种可能的应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的一种智能驾驶车辆的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种执行模块示意图；

图4为本申请实施例提供的一种车辆爆胎的智能控制方法流程图；

图5为本申请实施例提供的第一种车辆控制轨迹的示例图；

图6为本申请实施例提供的第二种车辆控制轨迹的示例图；

图7为本申请实施例提供的第三种车辆控制轨迹的示例图；

图8为本申请实施例提供的一种警示信号示例图；

图9为本申请实施例提供的一种实时状态以及实时坐标的发送方式示例图；

图10为本申请实施例提供的一种车辆爆胎的智能控制装置示意图；

图11为本申请实施例提供的一种智能驾驶域控制器示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在本申请的描述中“多个”理解为“至少两个”。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。A与B连接，可以表示：A与B直接连接和A与B通过C连接这两种情况。另外，在本申请的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。

本申请实施例的设计思路如下：

现有的智能驾驶车辆在车辆行驶的过程中，通常仅考虑在车辆处于正常的行驶状态下时，对智能驾驶车辆所处的道路环境进行实时感知，从而利用感知到的道路环境，对智能驾驶车辆的行驶轨迹进行智能规划。

然而，在智能驾驶车辆发生爆胎的这一突发情况下，现有技术通常采用悬挂、制动等方式对车辆本身进行减速控制，亦或是将智能驾驶车辆的驾驶模式切换至手动驾驶模式，以便内部驾驶者对发生爆胎后的智能驾驶车辆进行手动控制，当道路上存在其他道路参与者或障碍物体时，上述方式容易产生严重的安全事故。

例如，当发生爆胎的智能驾驶车辆与前方车辆的车距较近时，可能会因处于智能驾驶状态下的爆胎车辆的底盘制动不及时，而导致爆胎车辆与前方车辆发生碰撞。

又例如，当发生爆胎的智能驾驶车辆在当前车道中进行减速制动时，可能会因后方车辆未能及时的对该爆胎车辆进行减速避让，而导致爆胎车辆与后方车辆发生碰撞。

为确保智能驾驶车辆的乘车安全，本申请实施例提供一种车辆爆胎的智能控制方法，该方法可以应用于智能驾驶车辆的智能驾驶域控制器，在响应于第一传感器的爆胎信号时，获取智能驾驶车辆的车辆环境信息，并基于预设的稳态控制模型，利用获取到的爆胎信号及车辆环境信息，对智能驾驶车辆的行驶状态进行稳态分析，并生成与之相应的车辆控制指令，进一步的，智能驾驶域控制器将车辆控制指令发送至智能驾驶车辆中的各个执行模块，以使各个执行模块控制智能驾驶车辆的行驶轨迹，并对其所处道路环境中的障碍物体进行避让，基于上述方式，本申请实施例对发生爆胎的智能驾驶车辆进行了有效的智能控制，使得智能驾驶车辆在发生爆胎至车辆停止的这一高危时间段内，能够基于控制的行驶轨迹，对道路环境中的障碍物体进行及时避让，从而有效提升了智能驾驶车辆的安全性以及稳定性。

进一步的，参阅图1所述，为本申请实施例提供的一种可选的应用场景示意图，该应用场景包括：智能驾驶车辆(101a、101b)以及服务器102，其中，智能驾驶车辆(101a，101b)和服务器102之间可通过通信网络进行信息交互，所述通信网络采用的通信方式可包括：无线通信方式和有线通信方式。

示例性的，智能驾驶车辆(101a，101b)可通过蜂窝移动通信技术接入网络，与服务器102进行通信，所述蜂窝移动通信技术，包括第五代移动通信(5th Generation MobileNetworks，5G)技术。

可选的，智能驾驶车辆(101a，101b)可通过短距离无线通信方式接入网络，与服务器102进行通信，所述短距离无线通信方式，包括无线保真(Wireless Fidelity，Wi-Fi)技术。

可以理解的是，实际状况中，上述应用场景可包含的智能驾驶车辆以及服务器的数量还可以为指定的任意数目，本申请对此不做任何限制，为便于理解，本申请实施例以智能驾驶车辆(101a，101b)和服务器102为例进行描述，下面对上述各设备及其各自的功能进行简要介绍。

示例性的，智能驾驶车辆(101a，101b)为具有智能驾驶模式的任一可行驶车辆，且所述智能驾驶车辆(101a，101b)在处于上述应用场景中时，可将其运行的工作模式切换至上述搭载的智能驾驶模式中。

进一步的，上述处于智能驾驶模式下的智能驾驶车辆(101a，101b)可以搭载有智能驾驶域控制器，以在接收到来自本申请实施例所提出的第一传感器所发出的爆胎信号时，执行相应的车辆爆胎的智能控制方法，具体来讲，为便于理解，本申请实施例以上述智能驾驶车辆101a为例进行相关说明。

示例性的，参阅图2所示，上述任一智能驾驶车辆均可以包括第一传感器201、第二传感器202、智能驾驶域控制器203以及一个或多个执行模块204，为便于理解，在图2中仅以智能驾驶车辆101a示出，具体来讲，上述各模块的详细功能可以包括：

第一传感器201是用于在智能驾驶车辆发生爆胎时，向其搭载的上述智能驾驶域控制器203发起对应爆胎信号的物理传感器，示例性的，第一传感器201可以包括：胎压传感器、声音传感器等具有爆胎检测功能的物理传感器。

示例性的，一种可选的实施例中，上述第一传感器201可以是与所述智能驾驶车辆101a的各个车辆轮胎各自对应的胎压传感器，其中，每个胎压传感器可以用于检测其关联的一个或多个车辆轮胎的轮胎压力，则在上述应用场景中，当某一胎压传感器检测到的车辆轮胎的轮胎压力小于预设的胎压阈值时，可将该胎压传感器指示的故障轮胎的轮胎位置，作为上述第一传感器201向上述智能驾驶域控制器203发起的爆胎信号。

示例性的，另一种可选的实施例中，上述第一传感器201可以是与所述智能驾驶车辆101a的各个车辆轮胎各自对应的声音传感器，其中，每个声音传感器可以用于检测其关联的一个或多个车辆轮胎所发出的声压信号的信号音量，则在上述应用场景中，当某一声音传感器检测到的信号音量大于预设的音量阈值时，可将该声音传感器指示的故障轮胎的轮胎位置，作为上述第一传感器201向上述智能驾驶域控制器203发起的爆胎信号。

可以理解的是，上述第一传感器201还可以是上述胎压传感器及上述声音传感器的任意组合，则通过其组合关联的各个车辆轮胎各自的轮胎位置，指示上述智能驾驶车辆101a获得相应的爆胎信号。

进一步的，第二传感器202是用于采集所述智能驾驶车辆101a的车辆环境信息的物理传感器，示例性的，所述第二传感器202可以包括：视觉传感器、毫米波雷达、超声波雷达以及激光雷达等具有检测定位功能的物理传感器。

示例性的，第二传感器202可以为视觉传感器、毫米波雷达、超声波雷达以及激光雷达的任意一种或组合，具体来讲，上述各传感器及雷达的相应功能如下：

视觉传感器：用于采集智能驾驶车辆的周围图像或视频帧，并将采集的图像或视频帧发送给所述智能驾驶车辆101a的智能驾驶域控制器203；其中，当视觉传感器是智能摄像头时，上述第二传感器202可以在采集到智能驾驶车辆的周围图像或视频帧后，分析获得智能驾驶车辆的周围障碍物体各自与所述智能驾驶车辆的相对速度以及相对距离等环境数据，并将分析到的环境数据发送给所述智能驾驶域控制器203。

毫米波雷达：用于采集智能驾驶车辆至周围障碍物体的电磁波传输时间和电磁波传播速度，并通过采集到的电磁波传输时间以及电磁波传播速度，分析获得智能驾驶车辆至周围障碍物体的相对距离以及相对速度等环境数据，进一步的，将计算得到的环境数据发送给所述智能驾驶车辆101a的智能驾驶域控制器203。

超声波雷达：用于采集智能驾驶车辆101a至其周围障碍物体反射回的超声波信号，并根据采集到的超声波信号及其相应的原始信号，分析获得智能驾驶车辆至周围障碍物体的相对距离以及相对速度等环境数据，进一步的，将计算得到的环境数据发送给所述智能驾驶域控制器203。

激光雷达：用于采集智能驾驶车辆101a至其周围障碍物体反射回的激光信号，并根据采集到的反射信号及其相应的发射信号，分析获得智能驾驶车辆至周围障碍物体的相对距离以及相对速度等环境数据，进一步的，将计算得到的环境数据发送给所述智能驾驶车辆101a的智能驾驶域控制器203。

可选的，上述第二传感器202还可以包括：高精度定位设备，本申请实施例中，所述高精度定位设备可用于采集所述智能驾驶车辆101a的实时坐标及其相应的实时状态，示例性的，所述高精度定位设备可以包括：全球导航卫星系统(globalnavigation satellitesystem，GNSS)、惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)等设备和传感器，以使所述高精度定位设备在接收所述惯性测量单元和全球导航卫星系统的采集信息时，融合获得针对所述智能驾驶车辆101a的全球定位系统(global positioning system，GPS)实时坐标。

在一种可选的实施例中，所述智能驾驶车辆101a的内部车厢还可搭载有第三传感器，本申请实施例中，所述第三传感器用于在车辆爆胎时，采集所述智能驾驶车辆101a中，至少一个乘车乘员在所述智能驾驶车辆中的乘车位置，示例性的，所述第三传感器可以为图像采集设备，如，摄像头、摄像机、数码相机(Digital Still Camera，DSC)、单镜头反光照相机(Single Lens Reflex Camera，SLRC)，或其他带有拍照功能的图像采集设备，本申请对此不作限制。

进一步的，智能驾驶域控制器203是所述智能驾驶车辆101a内的，用于执行本申请实施例所提出的车辆爆胎的智能控制方法的处理单元；具体来讲，所述智能驾驶域控制器203记录有稳态控制模型，所述智能驾驶域控制器的功能可由处理器实现，所述处理器包括中央处理器(central processing unit，CPU)或者具备处理功能的设备或模块。

示例性的，本申请实施例中，智能驾驶域控制器203可以是任意具有数据存储以及数据处理功能的电子设备，且该电子设备中可以搭载有稳态控制模型。在处于智能驾驶模式下的智能驾驶车辆101a发生爆胎时，所述智能驾驶域控制器203能够通过自身存储的稳态控制模型，生成对应于上述第一传感器201以及第二传感器202采集到的爆胎信号以及车辆环境信息的车辆控制指令。

进一步的，上述一个或多个执行模块204是所述智能驾驶车辆101a中，用于执行所述智能驾驶域控制器203所生成的车辆控制指令的各个处理单元。

示例性的，参阅图3所示，本申请实施例中，上述执行模块204可包括制动模块2041、驱动模块2042、转向模块2043、悬挂模块2044中的任意一种或组合，可选的，上述执行模块204还可包括：警示模块2045，以使所述智能驾驶车辆101a在发生爆胎时，通过所述警示模块向其所处的道路环境发送警示信号。

基于上述应用场景，参阅图4所示，本申请实施例提供一种车辆爆胎的智能控制方法，应用于智能驾驶车辆的智能驾驶域控制器，该方法具体包括：

S401：响应于第一传感器的爆胎信号，获取智能驾驶车辆的车辆环境信息。

具体的，通过第一传感器的爆胎信号，确定当前处于智能驾驶模式下的智能驾驶车辆发生爆胎，并根据获得的爆胎信号，进一步确定所述智能驾驶车辆中，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置。

示例性的，本申请实施例中，假设上述智能驾驶车辆101a中的第一传感器201在t时刻识别出其对应的车辆轮胎的轮胎压力小于预设的胎压阈值，则t时刻，第一传感器201能够确定上述智能驾驶车辆101a发生爆胎，并进一步基于上述车辆轮胎的轮胎位置，将指示该故障轮胎的轮胎位置的相应爆胎信号发送至智能驾驶域控制器。

进一步的，响应于第一传感器的爆胎信号，智能驾驶域控制器通过第二传感器，获取智能驾驶车辆的车辆环境信息。

示例性的，假设上述智能驾驶车辆101a在t时刻响应于上述第一传感器201发起的爆胎信号，进一步通过第二传感器202，获取智能驾驶车辆的车辆环境信息。

在一种可选的实施例中，上述第二传感器可以为视觉传感器、毫米波雷达、超声波雷达以及激光雷达的任意一种或组合，则采集到的车辆环境信息可以包括：所述智能驾驶车辆所处道路环境中，至少一个障碍物体各自与智能驾驶车辆间的相对速度以及相对距离。

值得注意的是，上述车辆环境信息可以响应于所述第一传感器的爆胎信号，由智能驾驶域控制器从第二传感器中自动获取，也可以通过上述第二传感器，在智能驾驶车辆的行驶过程中，实时向智能驾驶域控制器发送相应的车辆环境信息，本申请对此不作限制。

进一步的，上述至少一个障碍物体，可以分别表示为所述智能驾驶车辆所处的道路环境中，各个可能与所述智能驾驶车辆间发生碰撞的物理实体，包括但不限于行人、车辆或其他物理实体，在此不再赘述。

示例性的，在本申请实施例所示的上述应用场景中，假设t时刻中，智能驾驶车辆101a所处的道路环境仅包括智能驾驶车辆101a以及与智能驾驶车辆处于同一车道的智能驾驶车辆101b，则在上述智能驾驶车辆101a确认爆胎时，可以通过其搭载的上述视觉传感器、毫米波雷达、超声波雷达以及激光雷达中的任意一种或组合，采集其与上述智能驾驶车辆101b间的相对速度以及相对距离，并将获得的相对速度以及相对距离，作为采集到的相应车辆环境信息。

在一种可选的实施例中，为确保车厢内的乘员安全，还可通过预设的第三传感器，获取智能驾驶车辆中，至少一个乘车乘员各自的乘车位置，则获得的各个乘车位置，也可作为上述智能驾驶车辆的车辆环境信息。

示例性的，假设t时刻中，智能驾驶车辆101a的车厢中仅包含一个位于驾驶位置的乘车乘员，则通过车厢内部搭载的第三传感器，可以进一步将该乘车乘员所处的驾驶位置，发送至智能驾驶车辆101a中的智能驾驶域控制器203。

S402：基于预设的稳态控制模型，对爆胎信号及车辆环境信息进行稳态分析，并基于分析结果，生成相应的车辆控制指令。

具体的，通过预设的稳态控制模型，融合上述采集到的爆胎信号以及车辆环境信息，对所述智能驾驶车辆的行驶状态进行稳态分析，以生成相应的车辆控制指令。

在一种可选的实施例中，为进一步确保车厢内部的乘员安全，可以基于预设的稳态控制模型，对获得的上述爆胎信号及车辆环境信息进行融合分析，以根据预设的控制规则，在模型分析出的车辆控制区域中，确定针对所述智能驾驶车辆的车辆控制轨迹。

具体来讲，上述控制规则可以包括以下任意一种或组合：

规则1：当确定智能驾驶车辆的当前车道的预设距离内无障碍物体时，在上述车辆控制区域内，智能驾驶车辆的当前车道中，确定针对智能驾驶车辆的车辆控制轨迹。

示例性的，参阅图5所示，假设t+1时刻中，智能驾驶车辆101a的当前车道的预设距离(假设为50m)内无障碍物体时，则智能驾驶域控制器可基于预设的稳态控制模型以及确定的上述控制规则，对获得的爆胎信号及相应车辆环境信息进行融合分析，并在智能驾驶车辆101a的当前车道中，确定用于所述智能驾驶车辆101a进行减速的车辆控制轨迹。

规则2：当确定智能驾驶车辆的当前车道的预设距离内存在障碍物体，且智能驾驶车辆的相邻车道的预设距离内无障碍物体存在时，在车辆控制区域内，智能驾驶车辆的相邻车道中，确定针对智能驾驶车辆的车辆控制轨迹。

示例性的，参阅图6所示，假设t+1时刻中，智能驾驶车辆101a的当前车道的预设距离(假设为50m)内存在障碍物体，则智能驾驶域控制器可基于预设的稳态控制模型以及确定的上述控制规则，对获得的爆胎信号及相应车辆环境信息进行融合分析，并在智能驾驶车辆101a的相邻车道中，确定用于所述智能驾驶车辆101a进行减速避让的车辆控制轨迹。

规则3：当确定智能驾驶车辆的当前车道的预设距离内存在障碍物体，且智能驾驶车辆的相邻车道的预设距离内也存在障碍物体时，在车辆控制区域内，基于智能驾驶车辆中，至少一个乘车乘员的乘车位置，确定针对智能驾驶车辆的车辆控制轨迹。

示例性的，参阅图7所示，假设t+1时刻中，智能驾驶车辆101a的当前车道的预设距离(假设为50m)内存在障碍物体，且智能驾驶车辆101a的相邻车道的预设距离(假设为50m)内也存在障碍物体，则智能驾驶域控制器可基于预设的稳态控制模型以及确定的上述控制规则，对获得的爆胎信号及相应车辆环境信息进行融合分析，并根据智能驾驶车辆101a中，至少一个乘车乘员的乘车位置，调整智能驾驶车辆101a的碰撞角度，并进一步确定最优碰撞角度下，针对智能驾驶车辆的车辆控制轨迹。

S403：将车辆控制指令发送至智能驾驶车辆中的各个执行模块。

具体的，智能驾驶域控制器将生成的车辆控制指令发送至智能驾驶车辆中的各个执行模块，以使各个执行模块控制智能驾驶车辆的行驶轨迹，对智能驾驶车辆所处道路环境中的障碍物体进行避让。

在一种可选的实施例中，上述执行模块可以包括：制动模块、驱动模块、转向模块、悬挂模块中的任意一种或组合，以使各个执行模块根据接收的上述车辆控制指令，采用指令指示的行驶轨迹对智能驾驶车辆所处道路环境中的障碍物体进行避让，可选的，上述执行模块还包括：警示模块，以在智能驾驶车辆进行控制的过程中，向其所处的道路环境发送警示信号。

示例性的，参阅图8所示，假设t+2时刻中，智能驾驶车辆101a中的制动模块2041、驱动模块2042、转向模块2043、悬挂模块2044以及警示模块2045各自接收到来自智能驾驶域控制器203的车辆控制指令，则响应于获得的车辆控制指令，对智能驾驶车辆101a进行整车控制，并在控制过程中，向智能驾驶车辆101a所处的道路环境发送警示信号，以确保控制状态下的智能驾驶车辆101a的后方来车对其进行及时避让。

在一种可选的实施例中，为确保车厢内的乘员安全，在各个执行模块依据生成的车辆控制指令对智能驾驶车辆进行控制后，还可将智能驾驶车辆的实时状态以及实时坐标发送至预设的管理服务器，其中，上述实时坐标包括且不限于全球定位系统GPS下的实时坐标。

示例性的，参阅图9所示，假设t+3时刻中，智能驾驶车辆101a已完成进行车辆爆胎的智能控制，并在该时刻，还可以将智能驾驶车辆101a的实时状态以及实时坐标发送至预设的管理服务器，则所述管理服务器基于获得的实时状态以及实时坐标，可以生成针对所述智能驾驶车辆的车辆告警，进一步的，管理服务器将生成的车辆告警发送至指定道路环境中的其它车辆，以使各其它车辆在确定智能驾驶车辆101a的实时状态为：状态危急时，前往其所处的实时坐标进行及时救助；或是在确定智能驾驶车辆101a的实时状态：状态平缓时，告知各其它车辆在经过当前路段时，对智能驾驶车辆101a进行及时的减速避让。

参阅图10所示，本申请实施例还提供一种车辆爆胎的智能控制装置，包括感知模块1001，分析模块1002，以及传递模块1003，其中：

感知模块1001，用于响应于第一传感器的爆胎信号，获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，其中，所述爆胎信号包括：所述智能驾驶车辆中，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置；

分析模块1002，用于基于预设的稳态控制模型，对所述爆胎信号及所述车辆环境信息进行稳态分析，并基于分析结果，生成相应的车辆控制指令；

传递模块1003，用于将所述车辆控制指令发送至所述智能驾驶车辆中的各个执行模块，以使所述各个执行模块控制所述智能驾驶车辆的行驶轨迹，对所述智能驾驶车辆所处道路环境中的障碍物体进行避让。

在一种可选的实施例中，所述响应于第一传感器的爆胎信号，所述感知模块1001具体用于：

响应于胎压传感器的胎压信号，在确定所述胎压信号的轮胎压力小于预设的胎压阈值时，将所述胎压信号指示的，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置，作为智能驾驶车辆的爆胎信号；

和/或，

响应于声音传感器的声压信号，在确定所述声压信号的信号音量大于预设的音量阈值时，将所述声压信号指示的，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置，作为智能驾驶车辆的爆胎信号。

在一种可选的实施例中，所述获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，所述感知模块1001具体用于：

通过第二传感器，获取所述智能驾驶车辆所处道路环境中，至少一个障碍物体各自与所述智能驾驶车辆间的相对距离，并将获得的各个相对距离，作为所述智能驾驶车辆的车辆环境信息；

和/或，

通过第二传感器，获取所述智能驾驶车辆所处道路环境中，至少一个障碍物体各自与所述智能驾驶车辆间的相对速度，并将获得的各个相对速度，作为所述智能驾驶车辆的车辆环境信息。

在一种可选的实施例中，所述获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，所述感知模块1001具体用于：

通过第三传感器，获取所述智能驾驶车辆中，至少一个乘车乘员各自在所述智能驾驶车辆中的乘车位置，并将获得的各个乘车位置，作为所述智能驾驶车辆的车辆环境信息。

在一种可选的实施例中，所述基于预设的稳态控制模型，对所述爆胎信号及所述车辆环境信息进行稳态分析，所述分析模块1002具体用于：

基于预设的稳态控制模型，采用获得的所述爆胎信号及所述车辆环境信息，对所述智能控制车辆的行驶状态进行分析，获得针对所述智能控制车辆的车辆控制区域；

基于预设的控制规则，在所述车辆控制区域中，对所述智能驾驶车辆的行驶轨迹进行分析，获得针对所述智能控制车辆的车辆控制轨迹。

在一种可选的实施例中，所述智能驾驶车辆中的各个执行模块，包括以下任意一种或组合：

制动模块；

驱动模块；

转向模块；

悬挂模块；

警示模块，其中，所述警示模块用于向所述智能驾驶车辆所处的道路环境发送警示信号。

在一种可选的实施例中，所述将所述车辆控制指令发送至所述智能驾驶车辆中的各个执行模块后，所述传递模块1003还用于：

获取所述智能驾驶车辆的实时坐标及所述智能驾驶车辆的实时状态；

将所述智能驾驶车辆的实时坐标，以及所述智能驾驶车辆的实时状态发送至预设的管理服务器，以使所述管理服务器基于所述实时坐标及所述实时状态，生成针对所述智能驾驶车辆的车辆告警。

与上述申请实施例基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种智能驾驶域控制器，该智能驾驶域控制器可以用于车辆爆胎的智能控制。在一种实施例中，该智能驾驶域控制器可以是服务器，也可以是终端设备或其他智能驾驶域控制器。在该实施例中，智能驾驶域控制器的结构可以如图11所示，包括存储器1101，通讯接口1103以及一个或多个处理器1102。

存储器1101，用于存储处理器1102执行的计算机程序。存储器1101可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统，以及运行即时通讯功能所需的程序等；存储数据区可存储各种即时通讯信息和操作指令集等。

存储器1101可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，RAM)；存储器1101也可以是非易失性存储器(non-volatilememory)，例如只读存储器，快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，HDD)或固态硬盘(solid-state drive，SSD)、或者存储器1101是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器1101可以是上述存储器的组合。

处理器1102，可以包括一个或多个中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或者为数字处理单元等。处理器1102，用于调用存储器1101中存储的计算机程序时实现上述车辆爆胎的智能控制方法。

通讯接口1103用于与终端设备和其他服务器进行通信。

本申请实施例中不限定上述存储器1101、通讯接口1103和处理器1102之间的具体连接介质。本申请实施例在图11中以存储器1101和处理器1102之间通过总线1104连接，总线1104在图11中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线1104可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图11中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中的任一种方法。所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

根据本申请的一个方面，本申请还提供了一种智能驾驶车辆，该智能驾驶车辆包括智能驾驶域控制器，所述智能驾驶域控制器在运行时，执行如第一方面所述的方法。

本申请实施例提供一种车辆爆胎的智能控制方法，该方法可以应用于智能驾驶车辆的智能驾驶域控制器，在响应于第一传感器的爆胎信号时，获取智能驾驶车辆的车辆环境信息，并基于预设的稳态控制模型，利用获取到的爆胎信号及车辆环境信息，对智能驾驶车辆的行驶状态进行稳态分析，并生成与之相应的车辆控制指令，进一步的，智能驾驶域控制器将车辆控制指令发送至智能驾驶车辆中的各个执行模块，以使各个执行模块控制智能驾驶车辆的行驶轨迹，并对其所处道路环境中的障碍物体进行避让。

基于上述方式，本申请实施例对发生爆胎的智能驾驶车辆进行了有效的智能控制，使得智能驾驶车辆在发生爆胎至车辆停止的这一高危时间段内，能够基于控制的行驶轨迹，对道路环境中的障碍物体进行及时避让，从而有效提升了智能驾驶车辆的安全性以及稳定性。

本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (11)

1.一种车辆爆胎的智能控制方法，其特征在于，应用于智能驾驶车辆的智能驾驶域控制器，包括：

响应于第一传感器的爆胎信号，获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，其中，所述爆胎信号包括：所述智能驾驶车辆中，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置；

基于预设的稳态控制模型，对所述爆胎信号及所述车辆环境信息进行稳态分析，并基于分析结果，生成相应的车辆控制指令；

将所述车辆控制指令发送至所述智能驾驶车辆中的各个执行模块，以使所述各个执行模块控制所述智能驾驶车辆的行驶轨迹，对所述智能驾驶车辆所处道路环境中的障碍物体进行避让。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于第一传感器的爆胎信号，包括：

响应于胎压传感器的胎压信号，在确定所述胎压信号的轮胎压力小于预设的胎压阈值时，将所述胎压信号指示的，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置，作为智能驾驶车辆的爆胎信号；

和/或，

响应于声音传感器的声压信号，在确定所述声压信号的信号音量大于预设的音量阈值时，将所述声压信号指示的，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置，作为智能驾驶车辆的爆胎信号。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，包括：

通过第二传感器，获取所述智能驾驶车辆所处道路环境中，至少一个障碍物体各自与所述智能驾驶车辆间的相对距离，并将获得的各个相对距离，作为所述智能驾驶车辆的车辆环境信息；

和/或，

通过第二传感器，获取所述智能驾驶车辆所处道路环境中，至少一个障碍物体各自与所述智能驾驶车辆间的相对速度，并将获得的各个相对速度，作为所述智能驾驶车辆的车辆环境信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，包括：

通过第三传感器，获取所述智能驾驶车辆中，至少一个乘车乘员各自在所述智能驾驶车辆中的乘车位置，并将获得的各个乘车位置，作为所述智能驾驶车辆的车辆环境信息。

5.如权利要求1、2或4所述的方法，其特征在于，所述基于预设的稳态控制模型，对所述爆胎信号及所述车辆环境信息进行稳态分析，包括：

基于预设的稳态控制模型，采用获得的所述爆胎信号及所述车辆环境信息，对所述智能控制车辆的行驶状态进行分析，获得针对所述智能控制车辆的车辆控制区域；

基于预设的控制规则，在所述车辆控制区域中，对所述智能驾驶车辆的行驶轨迹进行分析，获得针对所述智能控制车辆的车辆控制轨迹。

6.如权利要求1、2或4所述的方法，其特征在于，所述智能驾驶车辆中的各个执行模块，包括以下任意一种或组合：

制动模块；

驱动模块；

转向模块；

悬挂模块；

警示模块，其中，所述警示模块用于向所述智能驾驶车辆所处的道路环境发送警示信号。

7.如权利要求1、2或4所述的方法，其特征在于，所述将所述车辆控制指令发送至所述智能驾驶车辆中的各个执行模块后，还包括：

获取所述智能驾驶车辆的实时坐标及所述智能驾驶车辆的实时状态；

将所述智能驾驶车辆的实时坐标，以及所述智能驾驶车辆的实时状态发送至预设的管理服务器，以使所述管理服务器基于所述实时坐标及所述实时状态，生成针对所述智能驾驶车辆的车辆告警。

8.一种车辆爆胎的智能控制装置，其特征在于，包括：

感知模块，用于响应于第一传感器的爆胎信号，获取所述智能驾驶车辆的车辆环境信息，其中，所述爆胎信号包括：所述智能驾驶车辆中，至少一个故障轮胎各自的轮胎位置；

分析模块，用于基于预设的稳态控制模型，对所述爆胎信号及所述车辆环境信息进行稳态分析，并基于分析结果，生成相应的车辆控制指令；

传递模块，用于将所述车辆控制指令发送至所述智能驾驶车辆中的各个执行模块，以使所述各个执行模块控制所述智能驾驶车辆的行驶轨迹，对所述智能驾驶车辆所处道路环境中的障碍物体进行避让。

9.一种智能驾驶域控制器，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述智能驾驶域控制器运行时，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种智能驾驶车辆，其特征在于，包括智能驾驶域控制器，所述智能驾驶域控制器用于执行如权利要求9所述的智能驾驶域控制器的功能。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述方法的步骤。

Images